SEMI OpenIR  > 半导体人工神经网络实验室
一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法; 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法
陈新亮; 王徽蓉; 李卫军
Rights Holder中国科学院半导体研究所
Date Available2011-08-30 ; 2011-08-30 ; 2011-08-30
Country中国
Subtype发明
Abstract本发明公开了一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法,该方法包括:通过求解线性方程的最小二乘解获得待识别样本的初始表示;在线性方程的解空间内补偿较小的分组系数,逐步增强解向量在分组稀疏模型意义下的稀疏性,反复迭代直到收敛,获得样本的分组稀疏表示;根据所获得的稀疏解判定待识别样本的类别为对应系数最大的分组,置信度用稀疏解的系数在各分组分布的集中程度来衡量。本发明采用的分组模型更适应分类问题的需要,提高了识别能力,结合解空间内系数补偿的方法,增强了解的稀疏性,减小了计算量。本方法不仅适用于模式识别的分类问题,还可用于压缩感知等领域,具有广阔的应用前景。
metadata_83半导体人工神经网络实验室
Patent NumberCN201010157602.X
Language中文
Status公开
Application NumberCN201010157602.X
Patent Agent周国城
Document Type专利
Identifierhttp://ir.semi.ac.cn/handle/172111/21811
Collection半导体人工神经网络实验室
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GB/T 7714
陈新亮,王徽蓉,李卫军. 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法, 一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法. CN201010157602.X.
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